\section{Fundamentos teóricos}
\label{sec:fundamentos}
El tiempo atmosférico es continuo, intensivo, multidimensional, dinámico y caótico, características que hacen que su pronóstico dependa de la búsqueda de patrones similares \cite{Hansen2001}. El pronóstico de la precipitación no es  una tarea  simple, puesto que este fenómeno exhibe una variabilidad extrema y física complicadas \cite{Tsonis1988}. Si bien el problema de pronosticar la precipitación no es diferente al de prever las características del viento, la presión, la temperatura y la humedad, dicho fenómeno presenta mayor variabilidad en espacio y tiempo \cite{Levizzani2002}, lo cual trae como consecuencia que en ocasiones la predicción de diferentes eventos no sea acertada.

Adicionalmente, la precipitación es  una de las variables meteorológicas que tiene un impacto directo en la vida humana que otros fenómenos atmosféricos rara vez tienen, el cual se manifiesta a través de lluvias intensas y crecientes súbitas \cite{Levizzani2002, Perona2008}. El conocimiento de los procesos y evolución de las zonas atmosféricas susceptibles de precipitar es un aspecto importante para comprender el tiempo y el clima, con miras a reducir la vulnerabilidad de los efectos causados por este fenómeno {Delgado2008,Vila2008}, siendo esencial para mejorar el pronóstico de lluvias torrenciales e inundaciones \cite{Michaelides2008}.

El análisis de nubes proporciona información que es vital para la detección, comprensión y pronóstico de las tendencias meteorológicas y de los cambios ambientales \cite{Buddhiraju2010} siendo su identificación y clasificación a partir de imágenes meteorológicas necesaria para extraer información acerca de su aparición y tipos \cite{Chethan2009, Gomez-Chova2010}, aspectos fundamentales en muchas aplicaciones meteorológicas, tal como, el pronóstico del tiempo desde el espacio, realizado a partir de técnicas basadas en la evaluación y el seguimiento de masas de nubes \cite{Addesso2012,Azimi-Sadjadi2000}, en las cuales su delimitación es esencial para pronosticar la precipitación y otros constituyentes del tiempo \cite{Bajwa2009}.

En este sentido, uno de los grandes desafíos que ha tenido el campo de la meteorología desde hace mucho tiempo es mejorar la identificación y cuantificación de la precipitación desde el espacio empleando sensores remotos \cite{Levizzani2002}. Sin embargo, a pesar de algunos logros importantes, la medición y el pronóstico de la precipitación a partir de sensores remotos es un problema complejo cuya solución aún no se ha alcanzado completamente \cite{Lensky2008}.

La estimación de la precipitación a partir de sensores remotos  data de la década de 1970 cuando se concibieron los primeros métodos basados en el espectro visible e infrarrojo (VIS/IR) para la medición indirecta de precipitación a partir de sensores de órbitas geoestacionarias (GEO, del inglés Geostationary Earth Orbit) y órbitas terrestre bajas (LEO, del inglés Low Earth Orbit), algunos de los cuales todavía  se aplican \cite{Lensky2008}.

De acuerdo con Tsonis \cite{Tsonis1988} el primer paso para resolver el problema de medición de la precipitación desde el espacio es la discriminación entre las áreas que precipitan y la áreas que no precipitan, siendo las áreas que precipitan la base de varios métodos basados en VIS/IR que permiten obtener tasas puntuales de precipitaciones, índices volumétricos de precipitación, así como la precipitación acumulada en un punto o en una área, etc.  Por otra parte, Lensky y Levizzani \cite{Lensky2008} señalan que el problema de la medición de la precipitación desde el espacio puede ser descompuesto en dos componentes principales: i) delimitar las áreas que precipitan y ii) estimar cuantitativamente la precipitación. Goswami y Bhandari \cite{Goswami2011, Goswami2012, Goswami2012a} indican que la estimación de la precipitación desde el espacio requiere la detección e identificación de las nubes convectivas (cumulonimbus) o nubes que precipitan, también el seguimiento y la predicción del movimiento de las nubes para la identificación de la ubicación de las precipitaciones. Por lo tanto la predicción de sistemas convectivos a partir de una determinada secuencia de imágenes satelitales es un problema importante para aplicaciones relacionadas con el pronóstico del tiempo \cite{Das2009}.

Al respecto, existen principalmente dos enfoques que se utilizan con frecuencia para realizar pronóstico de precipitaciones dependiendo de la escala de estimación y la habilidad de pronóstico, los cuales son: i) aplicación de modelos numéricos de predicción meteorológica (NWP), que modelan explícitamente la génesis, crecimiento y disipación de la precipitación a partir del modelamiento físico de los procesos atmosféricos relacionados, y ii) extrapolación a partir de aproximaciones de datos, siendo técnicas basadas en la advección y seguimiento de nubes, en un intento de predecir la evolución de las precipitaciones observadas \cite{Zahraei2012a}, la cual se realiza sobre la base de una pequeña secuencia de imágenes ya disponibles \cite{Das2009}. %El segundo  enfoque se aborda en el presente artículo de revisión, considerando los prometedores resultados en pronóstico del tiempo que han mostrado  estudios recientes \cite{Das2009,Fiolleau2013,Goswami2011,Goswami2012,Goswami2012a,Goyens2012,Hennon2011,Kolios2013,Shukla2012,Vila2008}.

%El objetivo del presente artículo es revisar aspectos relacionados con nubes precipitantes o sistemas convectivos y examinar los principales trabajos que se han realizado relacionados con su seguimiento y pronóstico. El artículo está organizado como sigue: Los conceptos relacionados con sistemas convectivos se exponen en la sección 2. En la sección 3 se presentan aspectos concernientes al seguimiento y pronóstico de sistemas convectivos. En la sección 4 se relacionan las principales técnicas propuestas para hacer el seguimiento y pronóstico de sistemas convectivos. En la sección 5 se analizan los resultados obtenidos de la revisión bibliográfica. Finalmente en la sección 6, se presentan las conclusiones derivadas de la revisión realizada, mostrando sus implicaciones a nivel de investigación en el país.

\subsection{Sistemas Convectivos}
En los trópicos, las nubes se producen en una variedad de tamaños que van desde pequeños cúmulos aislados no precipitantes hasta grandes cúmulos de nubes, que exhiben organización de mesoescala ($\geq$ 1000 km$^2$) y producen la mayor parte de la precipitación. Si bien todas las nubes afectan a la distribución vertical de calentamiento en la troposfera, son más significativos los efectos causados por grandes cúmulos de nubes, siendo ellos la base de la mayor parte del calentamiento total. Los grandes cúmulos de nubes se caracterizan por estar formados de amplias capas de nubes estratiformes, cuyos topes son vistos como escudos de nubes grises (cirrus) en las imágenes de satélite. Estas capas por lo general tienen 100-1000 km de dimensión horizontal.

Los sistemas convectivos (SC) en la atmósfera de la Tierra se encuentran en diversas escalas temporales  y espaciales, y juegan un papel importante en la distribución de la energía, el momentum, y la circulación general de masas. Adicionalmente, la precipitación asociada a esos sistemas es un elemento clave en el ciclo hidrológico tanto a escala regional como a global. Comúnmente, los Sistemas Convectivos de Mesoescala (MCS, por sus siglas en inglés) son definidos como sistemas de nubes asociadas a conjuntos de truenos y tormentas con áreas de precipitación contiguas. Por lo general, sus escalas horizontales se extienden 100 kilómetros o más en una dirección, y su ciclo de vida puede durar desde unas pocas horas hasta tanto como 2 a 3 días \cite{Carvalho2001}. Siendo fenómenos meteorológicos significativos, ya que las tormentas severas se asocian a menudo con ellos, por lo tanto el conocimiento sobre  su origen, maduración y extinción es un tema fundamental en ciencias de la atmósfera \cite{INOUE2009}. Por lo general, las nubes convectivas tropicales suelen evolucionar en grupos organizados en escudos que se fusionan en un solo escudo de nube de mesoescala \cite{Mathon2002}.

Todas estas definiciones  tienen en común que los sistemas de nubes de mesoescala se componen de un núcleo convectivo donde las fuertes lluvias se llevan a cabo a una escala típica de 10-100 km, asociada a un escudo estratiforme más ligero precipitante, así como a nubosidad cirriforme no precipitante de una escala típica de 100-1000 km. Los MCS se caracterizan además por un ciclo de vida, idealizado en tres fases: génesis, madurez y extinción, donde la relación del núcleo convectivo y la del bloque estratiforme evoluciona en el tiempo \cite{Fiolleau2013}.

Los sistemas convectivos son responsables de la mayor parte de las precipitaciones en las regiones tropicales, así como en latitudes templadas durante la temporada de verano, siendo también responsables de algunas condiciones climáticas extremas en diversas regiones de la tierra. El conocimiento de la evolución de los sistemas convectivos es de fundamental importancia para la comprensión del tiempo y el clima, sobre todo en los trópicos, por lo tanto es esencial mejorar el pronóstico de estos sistemas para reducir la vulnerabilidad a los daños por el clima extremo. La identificación de los parámetros de predicción de la evolución de un sistema convectivo, en función de su evolución anterior, podría contribuir de manera significativa en un sistema de pronósticos y proporcionar información importante para la creación de modelos de mesoescala \cite{Machado2004, Vila2008}. Sin embargo, a pesar de la importante contribución que tienen los sistemas convectivos en la  producción del tiempo atmosférico, los pronósticos de estos sistemas por lo general no son muy acertados \cite{Corfidi1996}.

La descripción observacional y la comprensión teórica de los sistemas convectivos ha aumentado de manera constante en los últimos años, proporcionando modelos conceptuales detallados de la organización convectiva, la circulación tridimensional del viento, la estructura térmica, la precipitación y los procesos de microfísica que ocurren en diferentes tipos de MCS \cite{Carvalho2001}. Bajo este contexto, los datos observacionales con suficiente resolución espacial obtenidos mediante  redes operativas de radiosondeos, radares meteorológicos, y experimentos de campo han sido esenciales para la comprensión de la génesis, madurez y extinción de los MCS \cite{Carvalho2001}.
 
En la Figura \ref{}, se presenta un conjunto de MSCS ($\geq$ 1000 km$^2$), sobre la banda 4 (infrarrojo térmico) de una subescena de imagen meteorológica del Satélite Geoestacionario Operacional Ambiental GOES-13, también conocido como GOES-Este, cuya extensión cubierta corresponde a una zona tropical de latitudes ecuatoriales donde predomina el territorio colombiano, la cual fue tomada el 12 agosto de 2013 a las 21:15 horas de Tiempo Universal Coordinado (UTC). 

%Figura 1. Sistemas Convectivos de Mesoescala sobre Colombia

\subsection{Seguimiento y pronóstico de sistemas convectivos}
El importante papel desempeñado por los MCS en el tiempo y el clima ha sido objeto de diversos estudios en muchas regiones \cite{Mattos2011}, existiendo numerosas investigaciones disponibles en el área de detección de nubes a partir de imágenes de satélite \cite{Goswami2012a}, que han sido la base de diversas técnicas tanto manuales como automáticas para realizar el seguimiento y pronóstico de nubes a partir de imágenes sucesivas de satélites meteorológicos \cite{Shukla2012}. 

Hasta mediados de 1980, se realizó la identificación y seguimiento de MCS mediante técnicas manuales, cuyos estudios pioneros brindaron información interesante sobre la evolución del ciclo de vida de escudos nubosos fríos en relación con las condiciones meteorológicas \cite{Fiolleau2013}. Dichas técnicas, se basaban en la inspección visual de un conjunto de imágenes para identificar los componentes de las secuencias individuales de tiempo, siendo un trabajo dispendioso y subjetivo \cite{Machado1998}, para superar estas limitaciones, han sido propuestas diversas técnicas que se basan en algoritmos de seguimiento automático \cite{Fiolleau2013}.

Al respecto, todos los algoritmos de pronóstico tienen en cuenta las características de propagación y movimiento de los MCS \cite{Scofield2004}, siendo el pronóstico una estimación realizada en más de una escala de tiempo de pocas horas, por lo general 3-6 h \cite{Lensky2008,Levizzani2007,Mukhopadhyay2012}, en un lugar determinado, muy útil en la predicción inmediata del estado futuro y la evolución de un MCS \cite{Shukla2012,Zahraei2012a}. En este contexto, los datos de satélite, especialmente los adquiridos a partir de satélites geoestacionarios, ofrecen la oportunidad de realizar un seguimiento y estudio de la evolución de MCS, gracias a su visión global y alta frecuencia temporal, por lo general de 30 min, existiendo numerosos estudios que se han llevado a cabo para examinar las propiedades estructurales y de ciclo de vida de MCS a partir de dichos datos \cite{Shukla2012}.

\subsection{Bases de datos espaciotemporales}
\label{sec:databases}
Los actuales sistemas de bases de datos espaciales son capaces de gestionar propiedades geométricas, topológicas y temáticas de objetos geográficos. Adicionalmente, la gestión de las propiedades temporales de los objetos geográficos es otra categoría importante, en muchas aplicaciones espaciales, donde la representación combinada de espacio y tiempo desempeña un papel crucial, siendo este el caso del seguimiento y la pronostico del movimiento de las nubes de precipitación, donde puede resultar de interés saber:

•	¿Cuál va a ser la posición de determinada nube precipitante en un instante de tiempo dado?
•	¿Si una determinada localización geografía en un instante dado es susceptible de que se produzcan precipitaciones o no?
•	¿En qué instante determinada nube precipitante se expandirá  o disipará?

A pesar de que los anteriores interrogantes muestran una combinación de condiciones de consulta espacial y temporal, los sistemas de bases de datos netamente espaciales ni los netamente temporales ofrecen operaciones adecuadas y estructuras de datos para resolver este tipo de consultas \cite{Brinkhoff2011}.

\subsubsection{Esquema de base de datos}
En el seguimiento y la predicción del movimiento de las nubes que precipitan, una solución obvia es la de organizar el tiempo como una dimensión adicional similar a la espacial, y por tanto utilizarlo como un tipo de datos espacial convencional. Sin embargo, tal enfoque no tiene en cuenta el hecho de que el tiempo tiene otras características distintas a la dimensión espacial y que la combinación de espacio y tiempo plantea cuestiones especiales, por ejemplo, modificaciones discretas tales como la subdivisión de un predio deben distinguirse de cambios continuos tales como el movimiento de nubes, las cuales a su vez cambian de forma y tamaño en el tiempo. Si bien los cambios discretos pueden ser manejados de manera apropiada con técnicas convencionales de base de datos, es más difícil representar cambios continuos, los cuales frecuentemente están asociados a objetos móviles \cite{Brinkhoff2011}.

Si tan sólo los cambios de posición de un objeto son de interés, el objeto se considera como un punto en movimiento, incluso si no es un punto, como en el caso de vehículos, animales, personas, etc. Sin embargo, en otros casos, el cambio de la forma y/o tamaño de los objetos espaciales, resulta de interés, siendo el caso de la expansión o disipación de nubes, donde la abstracción de un único punto no es apropiada. 

\subsubsection{Tipos de datos para espacio-tiempo}
Resulta obvio que no es posible entender la información geográfica sin un modelo espacial, necesidad satisfecha por la norma ISO 19107. Esta norma establece un completo y detallado esquema espacial que queda simplificado mediante el perfil que se desarrolla en la norma ISO 19137. Por otra parte, la norma ISO 19108 tiene la misma pretensión que la anterior, pero en el ámbito temporal, siendo un modelo más sencillo que el espacial con el que se posibilita la incorporación de este factor en el análisis de la información geográfica. El tiempo es un aspecto cuya gestión en bases de datos alfanuméricas, está perfectamente dominado, pero cuyas implicaciones en el ámbito de la información geográfica son más complejas dado que pueden afectar tanto a la geometría como a las relaciones topológicas entre elementos \cite{lopez} (López, Pascual, & Power, 2008).

Al respecto, la norma ISO 19107, correspondiente al esquema espacial, define un conjunto de tipos estándar de datos espaciales y las operaciones geométricas y topológicas. La geometría suministra los medios para describir formas de los objetos con coordenadas y funciones matemáticas, siendo los tipos de datos geométricos clasificados en tres subclases: geometría base (GM_Primitive), geometría compleja (GM_Complex), y la geometría múltiple (GM_Aggregate). La topología describe la propiedad de la geometría que permanece invariable cuando se transforma el espacio, siendo los tipos de datos topológicos subdivididos en topología base (TP_Primitive) y topología compleja (TP_Complex). La definición de las características geométricas de las bases de datos espaciales hace referencia a estos tipos de datos estándar. Por su parte, la norma ISO 19108, correspondiente al esquema temporal, es la contrapartida del esquema espacial, en la cual se definen las características temporales y las funciones necesarias para describir los acontecimientos que ocurren en la dimensión temporal en el contexto geográfico.

La norma ISO 19108, incorpora la descripción fundamental de la semántica de los elementos necesarios para la representación de los datos temporales, definiendo un conjunto de entidades temporales para vincular la información de fechas, especificando duración, y que representan las relaciones cualitativas, tales como antes, después y durante. A pesar de no ser estrictamente una norma geoespacial, sí define la terminología necesaria para expresar el movimiento y el cambio, que tiene el componente temporal \cite{Hobbs2006}.

Esta norma define dos primitivas temporales (TM Primitive) para la descripción de los tiempos: el inmediato (TM Instant), que representa la posición de un punto en el tiempo, y el período (TM Period), que representa un punto en el tiempo. El período está limitado por dos casos (inicial y final), siendo indeterminado al principio o al final para períodos abiertos. La ISO 19108 especifica las operaciones para el cálculo de la orden relativo entre dos primitivas temporales (por ejemplo, antes de, después de, contiene). El tipo de datos TM Duration representa la duración de un período o una distancia temporal entre dos casos (por ejemplo, P5DT4H30.7M corresponde a 5 días, 4 h, 30.7min). Además, la norma define calendarios como sistemas de referencia temporal \cite{Brinkhoff2011}.

En este sentido, la norma ISO 19108 establece los conceptos necesarios para describir las características temporales de la información geográfica. Define el esquema de tiempo de información espacial (conceptual) en el que se disponen: primitivas geométricas temporales y objetos topológicos temporales, ubicación temporal y sistemas de referencia temporal, siendo esta la base para la definición de los atributos temporales, operaciones y relaciones de objetos espaciales, así como elementos temporales de metadatos de información geográfica \cite{Litwin2011}.

La norma ISO 19108 define conceptos estándares necesarios para describir las características temporales de la información geográfica, incluyendo tanto elementos de metadatos que describen las características temporales de los conjuntos de datos como atributos de características que describen las características temporales. Esta norma identifica los elementos que deben incluirse en la definición de estas características ya sea en los metadatos, las características y los atributos de catálogos, o esquemas de aplicación. La norma depende de las normas de tecnología de la información existentes para el intercambio de información temporal. Por lo tanto, especifica el calendario gregoriano y el Tiempo Universal Coordinado como base preferida para el intercambio de información temporal. Sin embargo, también incluye métodos para describir otros calendarios adicionales al calendario gregoriano, cuando el uso de tales calendarios es apropiado. Adicionalmente se limita a describir características temporales de atributos de forma independiente del espacio. Por otra parte, existe un interés creciente en la descripción del comportamiento espacial de los atributos como una función del tiempo para aplicaciones tales como las simulaciones y modelos predictivos \cite{} Østensen & Danko, 2005).

\subsubsection{Bases de datos espaciales}
Existen diversas aplicaciones en las cuales hay necesidad de gestionar datos geométricos, geográficos o espaciales, es decir datos relacionados con el espacio \cite{Michael }(Michael, 2002). Ante esta necesidad, diversas investigaciones sobre bases de datos espaciales han sido conducidas principalmente desde el área de Sistemas de Información Geográfica (SIG), en cuya comunidad ha habido un largo debate sobre la forma de representar dichos datos, coexistiendo en la actualidad dos enfoques diferentes: el discreto (objeto) en el cual la representación de datos espaciales se realiza empelando estructuras de datos vectoriales, donde cada uno los objetos dispuestos en el espacio tiene su propia representación geométrica, como por ejemplo los datos catastrales, y el continuo (espacio) en el que la representación de datos espaciales se realiza empleando estructuras de datos raster, donde se representa el espacio mismo, es decir, decir algo sobre cada punto del espacio, como por ejemplo las imágenes de satélite \cite{Guting1994}.

En este contexto, han emergido los sistemas manejadores de bases de datos espaciales (SMBDE) como completos motores de bases de datos que, además de la funcionalidad que proveen los SMBD estándar para los datos alfanuméricos, proporcionan un soporte especial para el almacenamiento, recuperación, gestión y consulta de datos espaciales, es decir, objetos en el espacio \cite{Marku} (Markus Schneider, 2008, 2010), facilitando la tecnología de base de datos requerida por los SIG y otras aplicaciones (Güting, 1994), donde para modelar y almacenar datos espaciales, han sido creados tipos de datos abstractos, comúnmente denominados tipos de datos geométricos, geográficos o espaciales, tales como point, line y region, los cuales proporcionan la abstracción necesaria para el modelado de la representación geométrica de los objetos en el espacio, así como sus relaciones, propiedades y operaciones \cite{Schneider1997a}.

Las investigación sobre bases de datos espaciales se han centrado en el soporte al modelado y la consulta de geometrías almacenadas en una base de datos, sin embargo, se ha observado en el mundo real que, muchos objetos cambian sus propiedades de una manera periódica \cite{Behr2006}. En las bases de datos tradicionales, los datos espaciales se consideran constantes a menos que se modifiquen explícitamente, por lo que este tipo de bases de datos no son muy adecuadas para la gestión de objetos en continuo movimiento \cite{Xiao2009}, tales como las nubes. Al respecto, se ha mostrado un creciente interés en las bases de datos temporales, por su capacidad para extender el conocimiento del estado actual del mundo real, mediante el almacenamiento del pasado, es decir de datos históricos, donde las investigaciones se han centrado en el almacenamiento histórico del tiempo transcurrido, es decir el pasado del mundo real, así como el tiempo transaccional, es decir los estados pasados de la base de datos \cite{Pelekis2006,} (Moreno & Arango, 2007; Pelekis & Theodoridis, 2006). 

En este sentido, durante las últimas décadas, los esfuerzos de las investigaciones se concentraron en tratar de lograr un tipo adecuado de integración entre estas dos sub-áreas de investigación en el campo de las bases de datos, dando origen a las bases de datos espacio-temporales, como resultado de la agregación de tiempo y espacio en un marco de trabajo único \cite{}(Erwig, Ting, Schneider, & Vazirgiannis, 1999).

\subsubsection{Bases de datos espacio-temporales}
Las bases de datos espacio-temporales son cada vez más importantes en diversas áreas como por ejemplo el comercio electrónico, la meteorología, las telecomunicaciones y el transporte (Y. Chen & Revesz, 2004), donde las investigaciones se centran en la eficiente representación, gestión y consulta de información espacial que cambia con el tiempo \cite{Matos2012a,,PerezMontoya2008} (Moreno & Arango, 2007; Pérez Montoya & Moreno Arboleda, 2008), siendo la esencia de los modelos de datos espacio-temporales registrar el cambio continuo geométrico o posicional en el tiempo, lo que traer casi de inmediato a la mente los términos: objeto en movimiento y trayectoria, sin embargo no fue sino hasta muy recientemente que los investigadores proporcionaron las definiciones formales de ambos términos en el contexto de manipulación de datos espaciales \cite{Meratnia2005}, considerando que un objeto espacio-temporal, también referido como un objeto en movimiento, es un objeto espacial que puede cambiar su posición o forma de manera continua en el tiempo \cite{} (Erwig et al., 1999), por otro lado se considera que una trayectoria representa la posición cambiante de un objeto en un espacio dado durante un periodo dado \cite{MorenoArboleda2010}. 

La representación de las descripciones de los movimientos de los objetos en las bases de datos y las consultas de ellas es una capacidad básica necesaria para la gestión de datos móviles \cite{Guting2007}, donde, para representar y administrar información de objetos en movimiento, así como su ubicación en dos o más espacios dimensionales, son requeridas bases de datos de objetos móviles \cite{Xiao2009}, tecnología que permite modelar en una base de datos, los movimientos de los objetos, así como realizar consultas sobre tales movimientos \cite{Guting2005}, siendo una área emergente en el campo de las bases de datos, adecuada para representar y registrar la evolución de planetas, propiedades urbanas, personas, animales, autos, barcos, aviones, huracanes, tumores, glaciares, entre otros objetos \cite{PerezMontoya2008}. Sin embargo, aunque la bases de datos de objetos móviles, pertenecen al área de bases de datos espacio-temporales, se diferencian de estas últimas, en que se centran en el cambio continuo en el espacio geográfico, mientras que las bases de datos espacio-temporales tan sólo admiten el cambio discreto de información espacial \cite{} (Meng & Chen, 2010).

\subsubsection{Bases de datos de objetos móviles}
Si bien los trabajos anteriores sobre bases de datos espacio-temporales suelen centrarse en geometrías cambiantes discretamente, el área emergente de bases de datos de objetos móviles es compatible con geometrías cambiantes continuamente \cite{Lema2003,Osorio2004}, como las de los SCM.

Al respecto, se pone de manifiesto que las propiedades que describen la información espacial pueden cambiar de manera discreta o continúa en el tiempo, en el primer caso se supone que los valores de las propiedades espaciales cambian en cierto momento determinado, por lo tanto, se asume que los valores de estas propiedades entre cambios consecutivos son constantes, en el segundo caso, valores de las propiedades espaciales son descritas como funciones continúas de tiempo \cite{Matos2012}. En la gestión de objetos móviles en bases de datos hay dos aspectos claves, el primero corresponde a la gestión de la localización que se centra en la forma de representar, almacenar y consultar las ubicaciones de objetos en movimiento que cambian periódicamente en una base de datos, así como la manera de predecir las posiciones futuras de dichos objetos y el segundo que corresponde a los datos espacio-temporales, centrándose en el almacenamiento de toda la historia del movimiento de los objetos móviles con el fin de poder responder diversas consultas de cualquier momento en el pasado o, posiblemente, en el futuro \cite{} (Meng & Chen, 2010), aspectos que en los últimos años han sido tema de numerosas investigaciones, que van desde los modelos de datos, lenguajes de consultas, minería de datos, gestión de incertidumbre, hasta características de implementación tales como estructuras de índices espacio-temporales y de consultas eficientes \cite{Duntgen2009,Lema2003,TeixeiradeAlmeida2006}.





%\subsection{Discusión}
%El conocimiento de los procesos de los sistemas de nubes convectivas y su evolución ha jugado un papel importante en la comprensión del tiempo y el clima, especialmente en los trópicos. A pesar de que existen numerosas investigaciones alrededor del mundo que abordan el tema seguimiento y pronóstico de nubes convectivas, se observa que el desarrollo de los mismos se ha llevado a cabo principalmente en África. En Colombia  solo se identificó un estudio realizado en el 2011 en la región del Pacífico, en el cual  se aplican los criterios del algoritmo ForTraCC \cite{Sakamoto2011}.
%
%Un aspecto común a la mayoría de técnicas propuestas, es la definición de un umbral de temperatura de brillo y un tamaño mínimo para identificar los MCS en los canales infrarrojos térmicos, siendo evidente que el principal beneficio de usar un umbral de temperatura sobre un único canal es su simplicidad. Sin embargo, es posible que otros canales como por ejemplo el de vapor de agua (WV) aporten información en la identificación de los CS \cite{Desbois1988,Kolios2013}. El umbral de área tan solo es empleado en aquellos trabajos que tienen como objeto de estudio los sistemas convectivos de mesoescala.
%
%Adicionalmente, se evidencia que la resolución temporal de las imágenes empleadas es un aspecto crítico en las etapas de seguimiento y pronóstico, pues los estudios en los cuales se emplean imágenes con intervalos de tiempo $\leq$ 30 min exhiben mejores resultados que aquellos en donde el intervalo de tiempo entre imágenes consecutivas es mayor.
%
%\subsection{Conclusiones}
%Los trabajos relacionados con el seguimiento y pronóstico de cúmulos de nubes precipitantes, se basan en la evolución de MCS en escalas de tiempo de corto plazo, por lo tanto resulta importante establecer como trabaja cada técnica de seguimiento de nubes con el fin de entender la relación entre los procesos de seguimiento y pronóstico. La revisión permitió establecer que   una condición requerida por la mayoría de técnicas existentes para detección de sistemas convectivos a partir de imágenes de satélite es la definición de un umbral de temperatura de brillo en los canales infrarrojos térmicos. 
%
%A pesar de que se encuentran numerosos estudios alrededor del mundo donde se emplean métodos automatizados para realizar el seguimiento y pronóstico de cúmulos de nubes precipitantes, de acuerdo a la revisión bibliográfica realizada se evidencia que este es un tema en cual no se ha profundizado en Colombia, a pesar de que sobre el país se forman grandes sistemas convectivos, por lo cual se considera que es un tema apropiado de investigación en el país.
%
%Adicionalmente, al respecto, surge el siguiente interrogante como pregunta de investigación: ¿Es posible mejorar la identificación de sistemas convectivos sobre imágenes meteorológicas si se emplea información  de varios canales espectrales en lugar de usar un solo canal como lo hacen las técnicas tradicionales?  
